Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats
Analisis Tarif Penggunaan Bike-Sharing Berdasarkan Ability-to-Pay dan Willingness- to-Pay di Kampus Institut Teknologi Kalimantan
Muhammad Hadid 1,* , Obed Anronius 1
Program Studi Teknik Sipil, Jurusan Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Kalimantan, Balikpapan 1 Koresponden*, Email: hadid@lecturer.itk.ac.id
Info Artikel Abstract
Diajukan               14 Januari 2022
Diperbaiki            06 April 2022 Disetujui               28 April 2022
Keywords: ability-to-pay, bike sharing, payment method, tariff, willingness-to-pay
ITK needs to provide a facility that restricts private mode that operates on campus. Bike-sharing encourages greener mobility in the campus area. This study aims to get a model of bike-sharing users, with the market being the student who lives surrounding the campus area. The method uses  both  conventional  and  electric  bikes'  ability-to-pay  and  willingness-to-pay  of  students toward bike-sharing. The results show that the student's highest share of bike-sharing users is 82%, and the lowest is 44%. The highest potency of the electric bike for bike-sharing is 81%, and the  lowest  potency  is  31%. The result  also  indicates  that  the students  tend  to  use bike- sharing and consider tariffs rather than payment methods for conventional and electric bikes. The  ability-to-pay  and  willingness-to-pay  indicate  that  the  students  are  a  choice  rider.  The value  of  ability-to-pay  shows  it  is  higher  than  willingness-to-pay  towards  the  bike-sharing facility.
Kata kunci: bike sharing , kemampuan membayar, kemauan membayar, metode pembayaran, tarif, willingness-to-pay
Abstrak Kampus ITK memerlukan fasilitas yang dapat membatasi pergerakan kendaraan pribadi di lingkungan  kampus.  Penggunaan bike-sharing dapat mendorong mobilitas  yang lebih ramah lingkungan di area kampus. Tujuan dari studi ini adalah untuk mendapatkan model penggunaan bike-sharing untuk  mahasiswa  ITK  yang  berdomisili  di  sekitar  kampus. Metode yang digunakan dalam studi adalah menggunakan pendekatan kemampuan dan kemauan  membayar  mahasiswa  terhadap bike-sharing baik  untuk  sepeda  kayuh  dan sepeda  listrik.  Hasil  analisis  didapatkan  potensi  penggunaan  sepeda  kayuh  tertinggi sebesar 82% dan terendah 44%. Potensi penggunaan sepeda listrik tertinggi sebesar 81% dan  terendah  sebesar  31%.  Hasil  menunjukkan  bahwa  mahasiswa  yang  berdomisili  di sekitar  ITK  condong  menggunakan bike-sharing dengan  pertimbangan  biaya  diban- dingkan dengan metode pembayaran baik untuk sepeda kayuh  dan sepeda listrik.  Hasil analisis kemampuan membayar dan kemauan membayar menunjukan bahwa mahasiswa yang  berdomisili  di  sekitar  kampus  merupakan  kelompok choice  rider .  Ini  ditunjukkan dengan  nilai  kemampuan  membayar  mahasiswa  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan kemauan membayar fasilitas bike-sharing .

## 1. Pendahuluan
Universitas adalah tempat istimewa untuk mengkomuni- kasikan pesan keberlanjutan dalam upaya untuk merestruk- turisasi  pola  transportasi[1].  Mahasiswa  mungkin  tidak memiliki  mobil  pribadi  pada  awalnya  tetapi  mungkin memilikinya di tahun-tahun mendatang dan oleh karena itu, promosi  mobilitas  yang  berkelanjutan  harus  memberikan dasar  bagi  mereka  untuk  mengkritik  dengan  pilihan  mode mereka [1]. Institut Teknologi Kalimantan (ITK) merupakan Institut Teknologi Negeri yang berada di Kalimantan Timur yang secara resmi beroperasi pada tahun 2015. Saat ini ITK memiliki  8  gedung  yang  beroperasi  diantaranya  5  gedung perkuliahan, 1 gedung untuk administrasi dan kesekertariatan dan 1 gedung laboratorium terpadu. Jumlah mahasiswa yang ada  di  ITK  berpotensi  pada  tingginya  pergerakan  civitas akademik  ITK  yang  menggunakan  kendaraan  pribadi  baik
motor maupun mobil. Untuk itu perlu tersedia lahan parkir yang cukup untuk menampung kendaraan yang ada. Kondisi saat  ini  bahwa  jumlah  kendaraan  bermotor  yang  masuk  ke ITK  pada  hari  aktif  (sebelum  pandemi  COVID-19)  tidak dapat ditampung oleh area parkir yang disediakan. Sehingga kendaraan bermotor baik mobil dan motor
Upaya  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengurangi  kenda- raan pribadi khusus bermotor masuk ke dalam kampus maka perlu disiapkan sistem koneksi antar pusat aktivitas di area kampus seperti antar gedung perkulihan, gedung perkuliahan dengan  rektorat  atau  administrasi,  dan  lain  sebagainya. Metode yang dapat digunaka adalah penerapan bus kampus atau  penyedian  bike  sharing.  Bus  kampus  telah  banyak digunakan di Indonesia. Bus Kampus Universitas Airlangga Surabaya digunakan untuk menghubungkan kampus-kampus yang  terletak  terpisah  satu  sama  lain.  Kampus  Universitas
Muhammad Hadid dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 2, Mei 2022 (199-206) 200
Indonesia  dan  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS) telah menerapkan bus kampus yang mengakomodasi maha- siswa untuk mencapai beberapa tujuan di area sekitar kampus sehingga  meminimalkan  penggunaan  kendaraan  bermotor pribadi.  Namun,  dengan  kondisi  ITK  yang  saat  ini  masih pada  tahap  pengembangan  infrastruktur  gedung  dan  jalan maka bus belum dapat digunakan secara maksimal.
Konsep bike-sharing ini mendukung konsep transportasi yang ramah lingkungan, sehingga ITK dapat menjadi kampus dengan  konsep green  campus .  Saat  ini  promosi  bersepeda menjadi kebijakan yang popular dilakukan di pemerintahan lokal  di  beberapa  negeri  yang  bertujuan  untuk  mendorong mobilitas  yang  lebih  ramah  lingkungan  dan  membuat  kota lebih  sehat  [2].  Skema  sepeda  untuk  publik  muncul  dalam beberapa  tahun  terakhir  untuk  menawarkan  transportasi publik dengan mempromosikan sustainable mobility [3]. Bike sharing diharapkan  dapat  mengurangi  penggunaan  lahan kampus  untuk  area  parkir  kendaraan  bermotor  karena kebutuhan luas parkir sepeda lebih kecil dibandingkan motor.
Studi ini bertujuan untuk mendapatkan model perpinda- han  mahasiswa  ITK  untuk  menggunakan bike-sharing di lingkungan kampus  ITK.  Manfaat  dari  penelitian  ini  untuk mengurangi  jumlah  kendaraan  bermotor  yang  masuk  ke Kampus  ITK  dengan  menerapkan bike-sharing sesuai dengan preferensi dari sivitas akademika ITK.
Pendekatan yang digunakan adalah ability-to-pay (ATP) dan willingness-to-pay (WTP). ATP merupakan kemampuan masyarakat  untuk  membayar  jasa  yang  digunakan.  ATP secara umum dipengaruhi oleh penghasilan per bulan, alokasi biaya transportasi, intensitas perjalanan, dan jumlah anggota keluarga. ATP digunakan untuk mengetahui kemampuan fi- nansial dari mahasiswa ITK yang berdomisili sekitar Kampus ITK dan sebagai pertimbangan dalam mengambil kebijakan tentang tarif yang diberikan. Kemauan membayar ( Willing- ness  to  pay )  merupakan  refleksi  total  dari  pengguna  jasa untuk  mempertimbangkan  nilai  dari  jasa  yang  ditawarkan [4]. WTP digunakan untuk mengetahui skenario yang dapat diterapkan untuk mendapatkan tingkat kegunaan yang tinggi dari  fasilitas bike-sharing .  Pada  penelitian-penelitian  yang membahas mengenai prilaku perjalanan, model econometric seperti model multinomual logit (MNL), mixed logit (ML), Nested Logit (NL) sering digunakan [5]. Untuk mengetahui tingkat kegunaan atau prediksi pengguna fasilitas yang akan disediakan maka hasil dari WTP akan dioleh menjadi model probabilitas menggunakan regresi logistik binomial (RLB). Tujuan  RLB  adalah  untuk  memahami  respon  biner  atau proporsional  berdasarkan  satu  atau  lebih  predictor  atau variabel.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  dapat  membantu ITK  dalam  mewujudkan  kampus  yang  ramah  lingkungan
dengan mengurangi gas emisi kendaraa bermotor masuk ke area kampus.
Terdapat  3  kondisi  hubungan  ATP  dan  WTP.  Kondisi pertama  dimana  nilai  ATP  lebih  besar  dibandingkan  nilai WTP.  Hal  ini  disebabkan  penghasilan  masyarakat  relatif lebih  tinggi  namun  penggunaan  terhadap  fasilitas  dimung- kinkan  rendah  karena  masyarakat  dapat  menggunakan transportasi pribadi. Masyarakat dengan kondisi ini disebut masyarakat choise rider dimana masyarakat dapat  memilih antara  menggunakan  transportasi  publik  atau  transportasi pribadi. Kondisi 2 adalah dimana nilai ATP lebih rendah dari nilai  WTP.  Pada  kondisi  ini  memungkinkan  terjadi  pada masyarakat  yang  memiliki  penghasilan  yang  relatif  lebih rendah. Pada kondisi ini masyarakat tidak memiliki pilihan lain  selain  menggunakan  fasilitas  yang  disediakan  yang disebut juga captive rider. Dan kondisi ketiga dimana nilai ATP  sama  dengan  nilai  WTP.  Kondisi  ini  terjadi  keseim- bangan  utilitas  pengguna  dengan  biaya  yang  dikeluakan untuk menggunakan jasa tersebut.

## 2. Metode
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah menggunakan pendekatan Ability-to-Pay dan Willingness-to- pay dengan data diperoleh melalui kuisioner yang ditujukan pada mahasiswa ITK aktif yang berdomisili sekitar radius 5- kilometer dari Kampus ITK.

## 2.1. Desain Kuisioner
Desain kuisioner menggunakan metode stated preference . Stated  preference memiliki  beberapa  keunggulan  termasuk kemampuan  memprediksi  respon  terhadap  sesuatu  produk yang belum ada, dan menyediakan estimasi parameter yang memadai terhadap variabel penjelas[6]. Metode ini diguna- kan  untuk  mengestimasi  WTP  untuk  peningkatan  fasilitas yang dignakan masyarakat dalam melakukan perjalanan [7]. Metode  ini  digunakan  karena  fasilitas bike  sharing belum diterapkan di ITK sehingga desain kuisioner pada penelitian ini  akan  memberikan  beberapa  skenario  kepada  responden tentang beberapa kondisi dan responden dapat memilih dan menentukan  skenario  yang  mereka  anggap  cocok  mereka untuk  menggunakan  fasilitas  yang  ditawarkan.  Kuisioner terbagi menjadi 3 bagian yakni bagian karakteristik respon- den, bagian ability-to-pay , dan bagian willingness-to-pay .
Karakteristik  responden  dibutuhkan  untuk  melihat  data responden  yang  mengisi  dan  dapat  digunakan  untuk  mem- berikan  masukan  terhadap.  Bagian ability-to-pay bertujuan untuk mendapatkan kemampuan responden untuk membayar fasilitas  yang  ditawarkan. Willingness-to-pay untuk  men- dapatkan  skenario  yang  paling  diinginkan  oleh  para
responden dan prosentase potensi pengguna bike sharing di ITK.
2.2. Ability-to-pay Ability-to-pay (ATP) atau kemampuan membayar adalah kemampuan  masyarakat  untuk  membayar  fasilitas  yang ditawarkan. ATP dipengaruhi oleh pendapatan rutin perbulan, alokasi  pendapatan  untuk  transportasi,  dan  frekuensi  per- jalanan.  Pada  penelitian  ini,  fasilitas  diprioritaskan  untuk mahasiswa  ITK  yang  berdomisili  sekitar  5  km.  komponen pertanyaan untuk bagian ability-to-pay antara lain:
1. Pendapatan per bulan rata-rata
2. Alokasi pendapatan untuk transportasi setiap bulan
3. Alokasi  pendapatan  untuk  perjalanan  dari/menuju kampus per bulan rata-rata
Analisis ATP individu didapatkan dengan Persamaan 1.
ATP = Ic × %TC D (1)
dimana:
ATP individual :  ATP responden per individu,
Ic :  Pendapatan per bulan, %Tc :  Persentase  dari  pendapatan  untuk  tran- sportasi per bulan, D
:  Frekuensi perjalan per bulan.

## 2.3. Willingness -to-pay
Willingness-to-pay (WTP) adalah refleksi total pengguna jasa  untuk  mempertimbangkan  nilai  dari  jasa  yang  dita- warkan[4].  Pada  bagian  WTP  responden  akan  diberikan pilihan  tentang  beberapa  skenario  yang  merupakan  variasi dari  tipe  pembayaran  dan  tarif.  Pada  bagian  WTP  terbagi menjadi 2 yakni skenario untuk sepeda kayuh dan skenario untuk  sepeda  listrik.  Pembagian  ini  untuk  melihat  secara spesifik  pengaruh  perpindahan  tiap  jenis  sepeda.  Variasi untuk tipe pembayaran dibagi menjadi 2 yakni tipe pemba- yaran  secara  tunai  dan  tipe  pembayaran  non  tunai  atau menggunakan  kartu  deposit  yang  telah  diintegrasikan  pada Kartu  Tanda  Mahasiswa  (KTM). Tabel  1 menunjukan skenario untuk analisis WTP sepeda kayuh dan sepeda listrik.
Pengolahan  data  WTP  menggunakan  regresi  logistik binomial.  Regresi  logistik  binomial  merupakan  model pemilihan diskrit yang mengasumsikan residu acak tersebar dengan  residu  Gumbel  yang  tersebar  bebas  dan  identik. Persamaan  dasar  untuk  model  logit  binomial  ditunjukkan oleh Persamaan (2).
P = e ( ) 1 + e ( )
(2)
dimana:
U (x) : Nilai Kepuasan (Utilitas), P(ji) : Probabilitas pemilihan moda (j) bagi individu (i).
Penggunaan regresi logistik bertujuan untuk mengetahui peluang  penggunaan  suatu  fasilitas  oleh  masyarakat  sesuai dengan  atribut  yang  ditawarkan  kepada  pengguna  dalam kasus ini adalah mahasiswa ITK.
Tabel 1. Skenario sepeda listrik
Skenario Sepeda Kayuh Sepeda Listrik Pembayaran  Tarif  Pembayaran  Tarif 1 Tunai 1.000 Tunai 2.000 2 E-money 2.500 E-money 3.500 3 Tunai 3.000 Tunai 4.000 4 E-money 1.500 E-money 2.500 5 Tunai 2.000 Tunai 3.000 6 E-money 3.000 E-money 4.000 7 Tunai 2.500 Tunai 3.500 8 E-money 1.000 E-money 2.000 9 Tunai 1.500 Tunai 2.500 10 E-money 2.000 E-money 3.000

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Karakteristik Responden
Karakteristik  responden  didapatkan  berdasarkan  hasil survey  yag  dilakukan  pada  mahasiswa  yang  berdomisili  di sekitar Kampus ITK. Jumlah responden yang disurvey adalah 300  responden  (mahasiswa)  dengan  data  karakteristik  res- ponden ditunjukkan pada Gambar 1 .
Hasil uji validitas dan reliabilitas untuk data karakteristik ponen menggunakan nilai r 0,113 untuk taraf signifikan 5% dan  0,148  dengan  taraf  signifikan  1%.  Item  karakteristik dinyatakan valid bila nilai r hitung lebih besar daripada nilai r  hitung.  Karakteristik  responden  pada  kuisioner  adalah sebagai berikut:
1. Jenis Kelamin (x1)
2. Waktu Perjalanan (x2)
3. Jenis Kendaraan (x3)
4. Alasan Menggunakan Kendaraan Pribadi (x4)
Pengujian  validitas  dan  reliabilitas  menggunakan  pro- gram SPSS dengan hasil uji validitas ditunjukan pada Tabel 2 . Tabel 2 menunjukan nilai korealasi tiap item pertanyaan dengan pertanyaan yang lain. Hasil menunjukan bahwa jenis kelamin  (x1)  berkorelasi  sebesar  0,338,  item  waktu  per- jalanan  (x2) memiliki  korelasi  sebesar  0,365, nilai korelasi untuk jenis kendaraan yang digunakan (x3) adalah 0,633, dan alasan penggunaan kendaraan (x4) memiliki korelasi sebesar
Muhammad Hadid dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 2, Mei 2022 (199-206) 202
0,781. Nilai korelasi kemudian dibandingkan dengan nilai r dengan hasil yang ditunjukan pada Tabel 3 .
Tabel 2. Uji Validitas Karakteristik Responden x1 x2 x3 x4 Σ x1 1 -0,049 0,146* 0,043 0,338** x2 -0,049 1 -0,092 0,026 0,365** x3 0,146* -0,092 1 0,311**  0,633** x4 0,043 0,026 0,311** 1 0,781** Σ 0,338**  0,364**  0,633**  0,781** 1 *korelasi pada taraf signifikan 5% **korelasi pada taraf signifikan 1% Tabel 3. Rekap Hasil Uji Validitas Karakteristik Responden
Item Pertanyaan r Hitung Validitas x1 0,338 Valid x2 0,365 Valid x3 0,633 Valid x4 0,781 Valid
Hasil uji validitas yang ditunjukkan pada Tabel 3 menun- jukkan  bahwa  setiap  pertanyaan  dinyatakan  valid.  Ini ditunjukkan dengan nilai r perhitungan memiliki nilai yang lebih besar dibandingkan dengan nilai r tabel atau nilai r dari product moment .
Setelah  dilakukan  uji  validitas  terhadap  karakteristik responden,  selanjutnya  dilakukan  uji  reliabilitas.  Pengujian reliabilitas  menggunakan  program  bantu  SPSS  terhadap jumlah pertanyaan mengenai karakteristik responden. Hasil uji  reliabilitas  dinyatakan  dengan  nilai Cronbach’s  Alpha yang menunjukkan tingkat keandalan dari pertanyaan yang diberikan  kepada  responden.  Hasil  uji  reliabilitas  yang ditunjukan pada Tabel 4 didapatkan nilai Cronbach’s Alpha 0,684  dari  empat  pertanyaan,  sehingga  dikatakan  bahwa memiliki tingkat reliabilitas yang tinggi.
Tabel 4. Hasil Uji Reliabilitas Karakteristik Responden Cronbach’s Alpha N of Items 0,684 4 Berdasarkan Gambar  1 jumlah  responden  perempuan sejumlah  55%  dari  total  responden  yang  digunakan  pada penelitian  ini.  Respon  pertanyaan  mengenai  waktu  tempuh menuju  kampus  menujukan  bahwa  waktu  tempuh  dengan rentan 5 sampai 10 menit merupakan rentan waktu terbanyak yakni dengan persentase 55% dari jumlah responden. Peng- gunaan  kendaraan  yang  digunakan  untuk  menuju  Kampus didominasi  oleh  motor  sejumlah  94% dari  total  responden. Dari hasil kuisioner karakteristik menunjukkan pula terdapat mahasiswa yang menggunakan sepeda untuk menuju kampus
namun  persentase  ini  sangat  kecil  yakni  sebesar  1%.  Nilai serupa  juga  ditunjukkan  untuk  mahasiswa  yang  meng- gunakan mobil. Terdapat 4% dari responden yang melakukan perjalanan dengan metode lainnya seperti menumpang ken- daraan teman baik mobil dan motor sejumlah 4%. Hasil ini mengindikasikan  bahwa  secara  persentase  terdapat  maha- siswa  yang  tergolong captive  rider karena  tidak  meng- gunakan  moda  kendaraan  bermotor  pribadi  untuk  menuju kampus. Persentase ini diharapkan menjadi pengguna tetap bike sharing bila diterapkan di ITK.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 1. Karakteristik Responden (a) Jenis Kelamin; (b) Waktu  Perjalanan;  (c)  Jenis  Kendaraan;  dan  (d)  Alasan Menggunakan Kendaraan Pribadi

## 3.2. Ability-to-pay
ATP  didapatkan  dari  pengolahan  data  hasil  kuisioner yang telah diberikan kepada para responden. Kuisioner ATP menggunakan beberapa pertanyaan antara lain:
1. Penghasilan per bulan
2. Rata-rata biaya transportasi secara umum per bulan
3. Rata-rata  biaya  transportasi  responden  ke  kampus  per bulan
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  pertanyaan  terkait ATP ditunjukkan pada Gambar 2 . Gambar 2 (a) menginformasikan bahwa sebagian besar responden  (mahasiswa)  memiliki  penghasilan  antara  Rp. 952.000  hingga  Rp.  1.499.000  dengan  persentase  sebesar 37%. Mahasiswa yang memiliki pendapatan bulanan antara Rp.  499.000  sampai  dengan  Rp.  951.000  berkontribusi sebesar 27%. Proporsi responden yang berpenghasilan antara Rp. 1.500.000 hingga Rp. 4.000.000 adalah 29%. Penghasi- lan hingga Rp. 498.000 berkontribusi sebesar 7%.
(a) (b) (c)
Gambar 2. Hasil ATP Responden (a) Rata-rata penghasilan perbulan; (b) Rata-rata biaya transportasi  secara umum per bulan; (c) Rata-rata biaya transportasi ke kampus per bulan
Sebagian  besar  alokasi  pendapatan  mahasiswa  yang digunakan  untuk  keperluan  transportasi  sehari-hari  dalam sebulan  berdasarkan Gambar  2 (b) antara  Rp.  126.000 hingga Rp. 200.000 dengan proporsi responden sebesar 43%. Alokasi hingga Rp. 125.000 berkontribusi sebesar 30% dari keseluruhan  responden.  Proporsi  responden  yang  mengalo- kasikan penghasilan untuk transportasi sehari-hari antara Rp. 201.000 sampai dengan Rp. 390.000 sebesar 21%. Respon- den  yang  mengalokasi  antara  Rp.  391.000  hingga  Rp. 1.000.000 sebesar 6%.
Gambar 2 (c) menunjukkan prosentase rata-rata alokasi pendapatan mahasiswa yang digunakan untuk transportasi ke kampus. Berdasarkan hasil survey kuisioner, didapatkan se- tengah (50%) dari jumlah responden mengalokasikan sebesar antara  Rp.  99.000  hingga  Rp.  150.000  untuk  transportasi menuju kampus dalam sebulan. Responden lainnya sebesar 27% untuk rentan Rp. 0 hingga Rp. 60.000, 13% untuk rentan Rp. 151.000 hingga Rp. 400.000, dan 10% untuk Rp. 61.000 hingga Rp. 98.000.
Analisis  ATP  menggunakan  Persamaan  (1)  didapatkan hasil  yang  ditunjukkan  pada Tabel  5 .  Hasil  analisis  ATP yang ditunjukan pada Tabel 5 didapatkan ATP individu rata- rata dari 300 responden mahasiswa adalah sebesar Rp. 2.342. Data yang diperoleh memberikan informasi bahwa frekuensi perjalanan  dari  mahasiswa  ITK  yang  didominasi  oleh pengguna motor lebih dari satu perjalanan per hari.
Tabel 5. Hasil Analisis ATP Responden
Parameter Nilai Ic rata-rata Rp. 1.155.500 Ic×%TC Rp. 103.613 D rata-rata 54 ATP rata-rata Rp. 2.342 3.3. Willingness-to-pay Responden
WTP  digunakan  untuk  mengetahui  keinginan  dari mahasiswa  ITK  untuk  menggunakan  fasilitas  bike  sharing bila  diterapkan.    Analisis  WTP  pada  penelitian  ini  dibagi menjadi 2 yakni WTP sepeda kayuh dan WTP untuk sepeda listrik. Mahasiswa selaku responden akan diberikan beberapa skenario  variasi  antara  tarif bike-sharing dan  metode pembayaran yang ditanyakan secara acak. Hasil WTP untuk sepeda  kayu  dan  listrik  ditunjukkan  pada Gambar  3 dan Gambar 4 .
Gambar  3. Respon  responden  terhadap  skenario  untuk sepeda kayuh
Data  responden  kemudian  diolah  untuk  mendapatkan model  regresi  logistik  binomial.  Model  didapatkan  dengan bantuan  program  SPSS.  Hasil  dari  permodelan  regresi logistik untuk sepeda kayuh dan sepeda listrik ditunjukkan pada Tabel 6 .
Gambar  4. Respon  responden  terhadap  skenario  untuk sepeda listrik
Muhammad Hadid dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 2, Mei 2022 (199-206)
204
Tabel 6. Hasil Regresi Logistik Sepeda Kayuh dan Sepeda Listrik Variabel Metode Tarif Konstanta Sepeda Kayuh: B -0,594 -0,001 2,981 S.E. 0,079 0,000 0,179 Wald 57,090 198,881 275,892 df 1 1 1 Sig. 0,000 0,000 0,000 Exp(B) 0,552 0,999 19,708 Sepeda Listrik: B -0,462 -0,001 3,665 S.E. 0,078 0,000 0,220 Wald 35,214 240,927 278,515 df 1 1 1 Sig. 0,000 0,000 0,000 Exp(B) 0,630 0,999 39,075
Variabel bebas yang dapat digunakan pada model adalah variabel  dengan  nilai sig kurang  dari  0,05.  Berdasarkan Tabel 6 variabel metode pembayaran, tarif bike-sharing , dan konstanta  baik  untuk  sepeda  kayuh  dan  sepeda  listrik menunjukan  nilai  sig  kurang  dari  0,5  (sig  <  0,05).  dengan demikian,  model  dapat  diterima.  Persamaan  untuk  model WTP untuk sepeda kayuh dan sepeda listrik secara berurutan ditunjukkan pada Persamaan (3) dan Persamaan (4).
Model regresi menunjukkan mahasiswa ITK lebih mem- pertimbangkan tarif sewa fasilitas bike-sharing dibandingkan dengan  metode  pembayaran.  Hal  ini  ditunjukan  pada  nilai Odds-Ratio (Exp(B))  untuk  variabel  tarif  lebih  besar  dari nilai Odds-Ratio untuk variabel metode pembayaran.
𝑃 = 𝑒 ( , ( , × ) ( , × )
1 + 𝑒 ( , ( , × ) ( , × ) (3)
𝑃 = 𝑒 ( , ( , × ) ( , × )
1 + 𝑒 ( . ( , × ) ( , × ) (4)
Dimana:
P k : Probabilitas pengguna sepeda kayuh P l : Probabilitas pengguna sepeda listrik
Model regresi logistik binomial untuk sepeda kayuh dan listrik yang ditunjukkan pada Persamaan (3) dan Persamaan (4) digunakan untuk memprediksi penggunaan bike-sharing untuk mahasiswa yang berdomisili di sekitar Kampus ITK.
3.4. Potensi Penggunaan bike-sharing
Potensi  penggunaan bike-sharing Kampus  ITK  dida- patkan  dengan  melakukan  perhitungan  terhadap  setiap skenario  menggunakan  model  regresi  logistik  yang  telah didapatkan sebelumnya, yakni Persamaan (3) untuk model sepeda kayuh dan Persamaan (4) untuk model sepeda listrik. Hasil  perhitungan  potensi  pengguna  bike  sharing  untuk sepeda kayuh dan sepeda listrik secara berurutan ditunjukan pada Tabel 7 dan Tabel 8 . Berdasarkan Tabel  7 potensi  terbesar  pengguna  untuk sepeda kayuh terdapat pada sekenario 1 yakni dengan metode pembayaran tunai dan besaran tarif Rp. 1.000 per jam dengan potensi penggunaan sebesar 82%. Potensi terendah sebesar 44% pada sekenario 2 dengan metode pembayaran non-tunai dan tarif sebesar Rp. 2.500.
Probabilitas  penggunaan  sepeda  listrik  terbesar  sebesar 81% berdasarkan Tabel 8 dicapai pada sekenario 1 dengen metode  pembayaran  tunai  dengan  tarif  sebesar  Rp.  2.000. Sebaliknya,  skenario  yang  memberikan  hasil  potensi penggunaan terkecil sebesar 31% adalah skenario 6 dengan metode  pembayaran  non  tunai  dan  tarif  sewa  sebesar  Rp. 4.000.
Tabel  7 dan Tabel  8 menunjukkan  bahwa  mahasiswa yang  berdomisili  di  sekitar  kampus  ITK  (radius  5  km  dari kampus)  lebih  mempertimbangkan  tarif  dibandingkan  de- ngan metode pembayaran. Tarif yang tinggi akan berdampak pada  menurunnya  keinginan  mahasiswa  yang  berdomisilil sekitar  kampus  untuk  menggunakan  fasilitas bike-sharing . Penggunaan  sistem  pembayaran  dengan  non  tunai  masih belum  dapat  meningkatkan  keinginan  mahasiswa  untuk menggunakan bike-sharing .
Tabel 7. Probabilitas Penggunaan Sepeda Kayuh Skenario Metode Tarif P P 1 Tunai 1.000 0,8294 82% 2 E-money 2.500 0,4449 44% 3 Tunai 3.000 0,4924 49% 4 E-money 1.500 0,6421 64% 5 Tunai 2.000 0,6847 68% 6 E-money 3.000 0,3488 35% 7 Tunai 2.500 0,5920 56% 8 E-money 1.000 0,7286 73% 9 Tunai 1.500 0,7646 76% 10 E-money 2.000 0,5453 55% Tabel 8. Probabilitas Penggunaan Sepeda Listrik Skenario Metode Tarif P P 1 Tunai 2.000 0,8084 81%
Skenario Metode Tarif P P 2 E-money 3.500 0,4145 41% 3 Tunai 4.000 0,4196 42% 4 E-money 2.500 0,6310 63% 5 Tunai 3.000 0,6359 63% 6 E-money 4.000 0,3130 31% 7 Tunai 3.500 0,5291 53% 8 E-money 2.000 0,7266 73% 9 Tunai 2.500 0,7308 73% 10 E-money 3.000 0,5239 52%

## 4. Simpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  mahasiswa  yang berdomisili  di  sekitar  ITK  memiliki  potensi  untuk  meng- gunakan fasilitas bike-sharing . Nilai ATP dari mahasiswa di sekitar  kampus  ITK  lebih  besar  dibandingkan  dengan nilai WTP, sehingga dapat dikatakan bahwa mahasiswa di sekitar ITK termasuk golongan choice rider yakni pelaku perjalanan yang  memiliki  pilihan  untuk  menggunakan  moda  tran- sportasi.
Model  WTP  menunjukkan  mahasiswa  ITK  lebih  mem- pertimbangkan tarif sewa bike-sharing dibandingkan dengan metode pembayaran. Dari skenario yang ditawarkan kepada responden didapatkan skenario sepeda kayuh dengan metode pembayaran  tunai  dan  tarif  Rp.  1.000  memberikan  pro- babilitas penggunaan yang besar. Hasil ini memiliki selisih yang sangat kecil dengan jenis sepeda listrik dengan metode pembayaran yang sama, tapi dengan tarif Rp. 2.000.
Penerapan bike-sharing di  lingkungan  kampus  perlu memperhatikan tarif sewa sesuai dengan kemauan membayar mahasiswa.  Hal  ini  diperlukan  karena  mahasiswa  sebagian besar  belum  memiliki  penghasilan  pribadi,  sehingga  peng- hasilan mahasiswa sebagian besar merupakan dukungan dana dari orang tua/wali mahasiswa.
Lebih  jauh,  perlu  dilakukan  studi-studi  lanjutan  untuk mendukung penerapan bike-sharing di lingkungan kampus. Studi  mengenai  fasilitas  jalur  sepeda  yang  sesuai  dengan
topografi  kampus  dan  fasilitas  parkir bike-sharing . Penggunaan bike-sharing dapat  mendukung  konsep green campus , sehingga perlu dilakukan studi mengenai penurunan produksi  emisi  kendaraan  bermotor  akibat  pengguna kendaraan  bermotor  yang  beralih  menggunakan bike- sharing .

## Daftar Pustaka
[1] L.  Dell’Olio,  M.  Bordagaray,  R.  Barreda,  and  A. Ibeas,  “A  methodology  to  promote  sustainable mobility  in  college  campuses,”  in Transportation Research Procedia , 2014, vol. 3, pp. 838–847.
[2] M.  Bordagaray,  L.  Dell’Olio,  A.  Fonzone,  and  Á. Ibeas,  “Capturing  the  conditions  that  introduce systematic  variation  in  bike-sharing  travel  behavior using  data  mining  techniques,” Transportation Research  Part  C:  Emerging  Technologies ,  vol.  71. Elsevier Ltd, pp. 231–248, 01-Oct-2016.
[3] M. Bordagaray, A. Ibeas, and L. dell’Olio, “Modeling User Perception of Public Bicycle Services,” Procedia - Soc. Behav. Sci. , vol. 54, pp. 1308–1316, Oct. 2012.
[4] I. Vanany, U. Ciptomulyono, M. Khoiri, D. Hartanto, and  P.  N.  Imani,  “Willingness  to  Pay  for  Surabaya Mass  Rapid  Transit  (SMART)  Options,” Procedia Manuf. , vol. 4, pp. 373–382, Jan. 2015.
[5] S.  Sadhukhan,  U.  K.  Banerjee,  and  B.  Maitra, “Commuters’ willingness-to-pay for improvement of transfer facilities in and around metro stations – A case study in Kolkata,” Transp. Res. Part A Policy Pract. , vol. 92, pp. 43–58, Oct. 2016.
[6] Z. Li, D. A. Hensher, and J. M. Rose, “Willingness to pay for travel time reliability in passenger transport: A review  and  some  new  empirical  evidence,” Transp. Res. Part E  Logist. Transp. Rev. , vol. 46, no. 3, pp. 384–403, May 2010.
[7] L.  Dell’Olio,  A.  Ibeas,  P.  Cecín,  and  F.  Dell’Olio, “Willingness to pay for improving service quality in a multimodal  area,” Transp.  Res.  Part  C  Emerg.
Technol. , vol. 19, no. 6, pp. 1060–1070, 2011.
Muhammad Hadid dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 20, Nomor 2, Mei 2022 (199-206) 206
Halaman ini sengaja dikosongkan